Mohan Giridharadas, zakladatel a generální ředitel LeanTaaS – rozhovor

Mohan Giridharadas je zakladatel a generální ředitel LeanTaaS, lídra na trhu v poskytování AI-podporovaných a SaaS-založených softwarových řešení pro správu kapacit, personálu a toku pacientů pro zdravotnické systémy. Softwarová řešení společnosti jsou používána více než 175 zdravotnickými systémy po celé zemi. LeanTaaS se nedávno stal první digitální zdravotnickou společností, která překročila hodnotu 1 miliardy dolarů s akvizicí Hospital IQ dne 10. ledna 2023, což následuje po akvizici majoritního podílu společnosti Bain Capital dne 6. června 2022.

Věděli jste už od raného věku, že chcete být inženýrem, co vás k tomu vedlo?

Vyrůstal jsem v rodině, kde můj otec i tři starší bratři byli inženýři. Byl jsem vždy na vyšší vzdělávací dráze a nakonec jsem vystudoval IIT (Indický technologický institut) v Bombaji. Studoval jsem elektrotechniku na vysoké škole, než jsem přišel do Spojených států a nastoupil na Georgia Tech University pro magisterské studium počítačových věd a poté na Stanford University pro MBA.

Pracoval jste pro společnost McKinsey & Company 18 let, na jakých projektech jste pracoval a jaké byly některé z lekcí, které jste se naučil z této zkušenosti?

V McKinsey jsem vedl Lean Manufacturing a Lean Service Operations v Severní Americe, plus Lean Operations a Lean Service Operations v APAC. Odešel jsem na konci roku 2009 se dvěma hlavními nápady pro zahájení LeanTaaS. První, že provozní zlepšovací projekty všude probíhaly na základě excelovských tabulek. Kromě toho, že jakýkoli druh procesního zlepšení vyžaduje projektový tým — ať už interní nebo externí. Tyto týmy mají projektové úkoly, které se neustále vyvíjí s tím, co je aktuálně na pořadu dne. Má vize zahájení LeanTaaS spočívala v tom, aby se dodávaly schopnosti transformace Lean, které nahrazují excelové matematiku složitou matematikou, a nahrazovaly potřebu projektového týmu platformou Software jako služba („SaaS“).

Můžete sdílet příběh o tom, jak neformální rozhovor na večírku v Silicon Valley vedl k založení LeanTaaS?

V Silicon Valley je každá večírek nebo večeře nevyhnutelně hostitelem lidí, kteří založili společnosti, prodali společnosti nebo je vzali na burzu. Byl jsem na jedné z těchto večírků a někdo nový se mě zeptal, co dělám. Řekl jsem mu, že jsem v McKinsey, ale už jsem se rozhodl odejít a založit softwarovou společnost. Nebyl jsem přesně jistý, co to bude, ale někdo nový se na mě podíval a řekl: „To je.pretty odvážný skok.“ Vysvětlil, že v mé současné roli v McKinsey mám schopnost dostat se na kalendář každého generálního ředitele. Pokud odejdu, abych založil svou vlastní společnost, bez produktu, technologie, financování, zákazníků — kdo mě bude vidět? Byl jsem nějakou dobu v hlavě, ale nakonec jsem použil tento rozhovor jako základní stavební kámen. Moje nová společnost musela být něco, co by mohlo využít dovednosti, které mi trvalo 20 let, aby se vyvinuly, a zároveň být disruptivní a odlišné v softwarovém prostoru. Tento zásadní rozhovor mi pomohl zúžit možnosti a soustředit se na budování tematické softwarové společnosti s velmi jasnou misí a účelem.

Původní vize LeanTaaS byla široká, co vás vedlo k tomu, aby se zaměřila na zdravotnictví?

Cesta LeanTaaS začala v roce 2010 s průmyslově agnostickým přístupem. Pracovali jsme s přibližně 20 společnostmi, včetně Google (GOOGL ), Home Depot (HD ) a Flextronics, abychom zlepšili provozní výkon pomocí vlastních SaaS aplikací.

Poté, v roce 2013, jsme se spojili se Stanford Health Care, abychom vyřešili jejich problém s plánováním infuzí. Vytvořili jsme algoritmus, který byl navržen tak, aby optimálně spojil dostupnou nabídku se signály poptávky. Věděl jsem z předchozích zkušeností, že spojení nabídky a poptávky analyticky přísným způsobem je klíčem k optimalizaci provozního výkonu. Naše řešení fungovalo a strávili jsme dalších 18 měsíců zdokonalováním našich algoritmů a vytvářením našeho prvního produktu, iQueue for Infusion Centers. V roce 2015 jsme se rozhodli soustředit se výhradně na zdravotnictví.

Jaké jsou některé z technologií strojového učení, které se používají k optimalizaci provozu nemocnic a zdravotnických zařízení?

Jak se更多 a více zdravotnických dat digitalizuje, existuje příležitost využít tato data k pomoci poskytovatelům efektivněji sladit nabídku a poptávku. Technologie strojového učení mají matematické schopnosti, které daleko přesahují lidský rozum, a jsou stále více využívány k optimalizaci provozu v nemocnicích a infuzních centrech. Tyto technologie využívají datové poznatky k zlepšení efektivity, výsledků pacientů a alokace zdrojů. Některé z prominentních technologií strojového učení v oblasti zdravotnické optimalizace zahrnují:

Předpovědní analytika: Algoritmy strojového učení mohou analyzovat historická data, aby předpověděly míru přijetí pacientů, propuknutí nemocí a výsledky pacientů. To pomáhá nemocnicím efektivněji alokovat zdroje a plánovat potenciální nápor poptávky.

Správa toku pacientů: Strojové učení může optimalizovat tok pacientů předpovídáním časů propuštění nebo překážek, dostupnosti lůžek a pohybu pacientů v nemocnici. To snižuje čekací doby, zlepšuje spokojenost pacientů a zvyšuje využití zdrojů.

Alokace zdrojů a plánování: Strojové učení může pomoci s plánováním personálu nemocnice, operačních sálů a zařízení na základě historických dat a aktuálních požadavků, zajišťujících optimální alokaci zdrojů. To je zásadní během současné krize ve zdravotnickém personálu.

Jak LeanTaaS pomáhá zmírnit nedostatek zdravotnického personálu?

Naše technologie, poháněná umělou inteligencí a předpovědní analytikou a krmená historickými a aktuálním daty zdravotnického systému, podporuje lídry zdravotnických systémů v plném optimalizování dostupného personálu napříč lůžkovými jednotkami, infuzními centry a operačními sály. Děláme to několika způsoby:

Rozhodnutí o personálu, aby zajistily, že dostupný personál je nakonfigurován napříč lůžkovými jednotkami, aby nejlépe splňoval potřeby současných a budoucích pacientů. Příklad: iQueue for Inpatient Flow nabízí modul personálu, který poskytuje přehled napříč celým zdravotnickým systémem, poskytující jednotkám sester a personálu přehled a čas, aby proaktivně identifikovali mezery v personálu a alokovali dostupné zdroje, aby co nejlépe řešili bariéry a splnili individuální potřeby pacientů. Používáním iQueue for Inpatient Flow dosáhla Health First 44% snížení core floating napříč zdravotnickým systémem do různých úrovní péče, 45minutového snížení komunikace o denním plánu personálu a 500 odstraněných hovorů měsíčně k nasazení personálu.

Optimalizované nástroje pro plánování, které zajišťují, že personál pracuje předvídatelně, konzistentně a má potřebné přestávky. Příklad: iQueue for Infusion Centers umožňuje lídrům infuzních center vytvářet optimalizované plány, které zohledňují mix schůzek, zdroje sester a židlí a propojené schůzky. Tyto plány „vyhladí“ denní špičky ve středních dnech, umisťují schůzky do optimálních časů a předpovídají pravděpodobné přidání a zrušení pacientů v nadcházejících dnech, aby sestry měly konzistentní pracovní zatížení, které jim umožňuje pravidelné přestávky. S iQueue for Infusion Centers dosáhla Oregon Health & Science University 39% snížení procenta dnů nad maximální kapacitou, 14% snížení špičkového využití židlí a 31% snížení běhu za naplánovaným uzavřením.

Funkce, které snižují nebo eliminují časově náročné nebo stresující úkoly pro personál v jejich denní práci. Příklad: iQueue for Operating Rooms poskytuje moduly, které zjednodušují a digitalizují procesy rezervací v operačních sálech, poskytují jediný zdroj pravdy pro informace o rezervacích operačních sálů a umožňují plánovačům uvolnit čas nebo požádat o rezervaci případu s jedním kliknutím, nikoli s několika telefonáty. Používáním iQueue for Operating Rooms dosáhla Baptist Health Jacksonville 46% snížení odložených hovorů, 4 dalších případů naplánovaných denně na nemocnici, 50% snížení průměrné doby zpracování hovorů a 40% snížení objemu hovorů v jejich největší nemocnici.

Můžete diskutovat některé z hlavních funkcí, které pomáhají s automatizací toku pacientů?

Správa lůžkové kapacity je jednou z nejkritičtějších výzev pro nemocnice. Vyžaduje složitý balanc mezi koordinací dostupnosti lůžek, toku pacientů a potřeby personálu, aby se zajistilo, že jsou k dispozici správné zdroje pro splnění poptávky pacientů. Bez schopnosti proaktivně spravovat kapacitu a personál dochází k úzkým místům, která ovlivňují tok pacientů, což vede k dlouhým čekacím dobám, dlouhým dobám hospitalizace, odklonům nebo pacientům, kteří odcházejí bez ošetření. Tento druh provozní praxe vede k nedostačující péči o pacienty, snížené spokojenosti personálu a ztrátám příjmů pro nemocnici.

Řešení LeanTaaS iQueue for Inpatient Flow umožňuje lídrům nemocnic a předním týmům koordinovat dostupnost lůžek, tok pacientů a potřeby personálu v souladu, aby se zajistilo, že kapacita je k dispozici, priority jsou sladěny napříč týmy péče a personál je přidělen do oblastí, kde je nejvíce potřeba. iQueue shromažďuje a analyzuje data z existujících systémů (například EHR, tok pacientů, správa pracovních sil atd.), aby dynamicky upravil kapacitu. iQueue podporuje každého člena týmu neustálým monitorováním provozního zdraví jejich nemocnice, aby poskytoval reálné přehledy a identifikoval bariéry, aby se mohli připravit na to, co přijde. Díky technologicky podporované automatizaci a transparentnosti mohou nemocnice zlepšit způsob, jakým pracují, proaktivně spravovat kapacitu, aby poháněly pokrok v péči, orchestraci denních propouštění a transferů a zjednodušování denního personálu.

Pro mnoho nemocnic byla LeanTaaSinstrumentální při řešení pandemie COVID-19, jaký druh výsledků byl vidět?

Pandemie COVID-19 veřejně tlačila nemocnice na hranici jejich kapacity. Na straně poptávky potřebovalo více pacientů intenzivní lékařskou péči, zatímco na straně nabídky byly nedostatky v osobních ochranných prostředcích, poté v lůžkách JIP, poté v běžných lůžkách a nakonec v personálu zdravotnických zařízení. Dodnes jsou marže nemocnic velmi tenké kvůli zvýšenému počtu pacientů a snížení počtu plánovaných zákroků. Bez možnosti rozšířit svou stopu nebo nakoupit více aktiv se nemocnice musely soustředit na to, aby více využily svých stávajících aktiv.

Řešení LeanTaaS pomohla nemocnicím naplánovat operace, snížit administrativní úkoly a nakonec se stát více nákladově efektivními — výherní situace pro všechny strany. Například během pandemie čelila Novant Health nedostatku dostupného operačního času, 8 000 odloženým chirurgickým případům a nízké využívání bloků. Systém implementoval iQueue for Operating Rooms, aby zlepšil kapacitu operačních sálů a poskytl chirurgům a jejich plánovačům nástroj, který usnadňuje zobrazení, přístup a sdílení operačního času. Nástroj se ukázal jako životně důležitý pro navigaci v důsledku návratu chirurgických případů. Novant Health zvýšila objem případů o 4 % a vyčistila entire backlog, který se nahromadil za 75-90 dní, během dalších 90 dnů. Nakonec dosáhla návratnosti investic ve výši 6,15násobku, spolu s větší účastí chirurgů a jejich administrátorů.

Jaké jsou některé z výzev spojených s přenesením zdravotnictví do moderní éry?

Tradičně byl zdravotnický průmysl definován svými zastaralými infrastrukturami, které obdivují problémy spíše než proaktivně je řeší; jeho zvláštní povinností k bezpečnosti a přesnosti, která odrazuje důvěru v novější technologie; a konečně, protože finanční zdroje jsou cenné, jeho lídři nemohou riskovat investici bez zaručené odměny. Pandemie vlastně změnila tento postoj. Zdravotnické systémy potřebovaly rychle přijmout digitální řešení, jako je telemedicína a naše řešení pro správu kapacity, aby udržely přístup k péči a v procesu prokázaly poptávku poskytovatelů a pacientů po špičkových řešeních, návratnost investic a že mohou být více rychlí a agilní při přijímání technologií, než si sami uvědomovali.

Po desetiletích, kdy zdravotnictví zaostávalo za jinými odvětvími, tento nedávný nápor digitální transformace staví zdravotnictví do pozice, aby mohlo přeskočit technologickou generaci. Nemůže dohnat spotřebitelské trendy, ale může vést útok do umělé inteligence. Lídři zdravotnických zařízení nyní vědí, jak priorizovat bezpečnost, soukromí, okamžité výsledky a prokázanou návratnost investic ve svých technologiích, které musí nabízet skutečně podpůrné a užitečné pracovní postupy, které zachovávají a zlepšují lidskou odbornost. Při tak rychlé digitalizaci vybudovali infrastrukturu potřebnou pro udržení nových technologií založených na umělé inteligenci s bezpečností.

Avšak kritickým prvkem přenesení nové technologie do zdravotnictví je změna managementu. Technologie samotná nevede k udržitelné transformaci. Musí být spojena se specialisty na změnu managementu, kteří mohou vést organizace prostřednictvím narušení směrem k výsledkům. Proto jsme na počátku tohoto roku oznámili spuštění Transformace jako služba (TaaS), první služby tohoto druhu, která garantuje výsledky. Nabídka TaaS poskytuje každému zákazníkovi vyčleněný tým, který dodává požadované služby pro implementaci naší technologie, zajišťuje normalizaci datové hygieny, automatizaci a digitalizaci stávajících pracovních postupů, řízení změny, zavedení celosystémového řízení a zajišťuje úspěch.

Je něco jiného, co byste chtěli sdílet o LeanTaaS?

Neustále nasloucháme našim zákazníkům a inovujeme na základě jejich specifických potřeb a pokroků v oblasti umělé inteligence. Jako takový jsme nedávno spustili iQueue Autopilot, první řešení generativní umělé inteligence pro hospitalizaci, které poskytuje lídrům nemocnic lidsky podobné rozhovory a akční přehledy, aby podpořili rozhodování pro tok pacientů, plánování, řízení, správu bloků, personálu a dalších případů správy kapacity napříč lůžkovými i ambulantními zařízeními. Díky takové dostupné, okamžité a silné podpoře mohou lídři nemocnic pohánět vyšší finanční výsledky a zvyšovat přístup k péči; sestry a poskytovatelé mohou svobodně věnovat svou pozornost pacientům; a personál může pracovat produktivně denně, zatímco se vyhýbají vyhoření. S iQueue Autopilot přináší LeanTaaS svou vizi „řízení letového provozu“ pro zdravotnictví — řízení toku pacientů a optimalizaci kapacity napříč kontinuem péče na jedné platformě — k životu.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit LeanTaaS.